关于通过逆变器IV诊断功能提升运维效率的技术研究

摘要：在当今的光伏产业中，随着光伏电站规模的不断扩大，运维效率成为了一个至关重要的问题。逆变器作为光伏系统中的关键设备，其IV诊断功能为提升运维效率提供了新的技术手段。智能光伏管理系统一键启动IV智能诊断，下发诊断指令。数据采集器就收并下发智能诊断指令。逆变器接受到诊断指令后执行IV智能诊断的“CT扫描仪”，在线扫描所有组串，并将扫描结果发送给数据采集器。数据采集器接受并上传IV曲线数据。智能光伏管理系统接受到IV曲线数据后，结合智能诊断算法识别组串故障，并提供诊断报告、运维报告、收益报告。

逆变器IV诊断的创新性应用，能够助力运维人员尽早发现组件缺陷，大大提升运维效率，让电站持续处于高效发电水平。

关键词：逆变器；IV诊断；运维效率

一、引言

组件问题贯穿光伏电站的全生命周期：初期由于质量问题导致组件问题；中期经过淘汰，整体发电趋于稳定；末期由于器件老化、腐蚀导致发电量损失。由于环境、产品及施工质量等因素引起的不同的组件问题。光伏电站常见的组件问题有：玻璃板碎裂、EVA胶膜变色、EVA胶膜分层、组件隐裂、蜗牛纹、互联条腐蚀、背板粉化、PID衰减及热板等。

传统运维缺乏有效组串与组件的运维手段，“新病+旧疾” 影响发电效率。全站组件情况为黑盒，故障逐年累加。当前市场上缺乏对组件问题进行有效检测的工具，且交付质量未知。光伏组件衰减数据为首年3%以内，而后每年增加0.5%。如不能及时解决，组件问题逐年累积，影响电站使用寿命。逆变器IV诊断的创新性应用，能够助力运维人员尽早发现组件缺陷，大大提升运维效率，让电站持续处于高效发电水平。

二、逆变器IV诊断功能的原理

1.光伏组串伏安特性与经典模型

o电站应用场景下，光伏组串的伏安特性与经典单二极管模型类似，其电流/电压之间关系可采用公式I=IL​−Io​（enkTq（V+IRs​）​−1）表示1。其中I为光伏组串工作电流， IL​、Io​分别为二极管反向饱和电流等参数， n为二极管理想因子， V为光伏组串工作电压， Rs​为光伏组串串联电阻， q为单电子电量， k为玻尔兹曼常数， T为热力学温度。

o智能IV诊断功能特性的迭代及演进以光伏电站海量光伏组串数据为基础，结合经典二极管模型，深入学习光伏组串在电站应用场景中可能的故障失效模式11。

2.故障识别与诊断模型

o针对光伏组串不同的失效模式，建立对应的故障识别及诊断模型。逆变器将采集的IV曲线上报给管理系统的IV故障识别算法模块，IV算法模块以当前故障识别模型，判断组串是否存在故障11。

三、逆变器IV诊断功能在提升运维效率方面的技术优势

1.故障精准定位

o智能I - V诊断系统能够实现光伏阵列、汇流箱、逆变器等核心关键设备的诊断。它提取逆变器、汇流箱、光伏支路异常条件下的特征，建立故障诊断模型，以机器学习为依托，结合大数据挖掘和AI识别算法，确认光伏组串的故障类型11。

o例如，在光伏电站中，能够快速准确地定位出是哪个光伏组串或者哪个逆变器出现故障，而不需要运维人员逐个排查，大大节省了时间。

2.实时分析与快速筛查

o可以实时分析诊断逆变器、汇流箱、光伏支路发电异常，快速筛查出低效运行设备11。

o传统的巡检方式可能需要定期进行，而且难以做到实时监测。而基于逆变器IV诊断功能，一旦有设备出现异常发电情况，就能立即被检测到，使得运维人员可以及时采取措施。

3.降低环境因素影响

o从逆变器IV曲线采集，到故障算法识别及判定均植入了稳定算法，以提升智能IV算法故障判定的鲁棒性，降低扫描过程中环境因素的影响11。

o在实际的光伏电站运行中，环境因素如温度、光照等会对设备的运行产生影响，这种稳定算法能够减少这些因素对故障诊断的干扰，提高诊断的准确性。

四、基于逆变器IV诊断功能的运维流程优化

1.巡检计划优化

o传统的巡检计划往往是基于固定的时间间隔，如每天、每周或者每月进行一次巡检。而有了逆变器IV诊断功能后，可以根据设备的实际运行状态来制定巡检计划。

o对于那些被诊断为正常运行的设备，可以适当延长巡检周期；对于被诊断为存在潜在故障风险的设备，则可以缩短巡检周期或者立即进行检查。

2.故障处理流程优化

o在传统的故障处理流程中，运维人员需要花费大量时间去查找故障原因。而借助逆变器IV诊断功能，系统能够判断故障类型、给出故障原因分析和处理建议11。

o运维人员可以直接根据系统提供的信息进行故障修复，减少了故障排查和分析的时间，提高了故障处理的效率。

五、逆变器IV诊断功能与其他技术的融合提升运维效率

1.与大数据技术的融合

o智能I - V诊断系统通过0.5%的高精度组串级采集，进行大量的数据采集学习11。利用大数据技术，可以对海量的光伏设备运行数据进行存储、分析和挖掘。

o例如，通过对历史故障数据的分析，可以预测设备可能出现的故障类型和时间，提前做好运维准备。

2.与AI算法的融合

o通过海量的故障曲线收集，AI算法确保数据识别精准11。AI算法能够不断学习和优化故障识别模型，提高诊断的准确性。

o而且，随着时间的推移，诊断模型会越来越精确，就像一个不断学习成长的“智能助手”，帮助运维人员更好地进行设备运维。

3.与无人机巡检技术的融合

o在光伏电站中，无人机巡检可以快速获取大面积的光伏面板和设备的图像信息。将逆变器IV诊断功能与无人机巡检技术融合，可以实现对光伏电站更全面、更高效的运维。

o无人机可以对光伏电站进行初步的巡检，发现可能存在的问题区域，然后再利用逆变器IV诊断功能对具体的设备进行深入的故障诊断。

六、逆变器IV诊断功能在实际应用中的案例分析

1.案例一：大型地面光伏电站

o在某大型地面光伏电站中，在未采用逆变器IV诊断功能之前，运维人员需要每天花费大量时间对光伏组串和逆变器进行巡检。由于电站规模较大，设备众多，即使发现故障，也需要较长时间来定位和修复。

o采用了逆变器IV诊断功能后，通过实时监测，能够快速定位故障设备，运维人员可以根据系统提供的故障原因分析和处理建议进行快速修复。巡检人员的工作量大大减少，同时电站的发电效率得到了显著提升。

2.案例二：分布式屋顶光伏电站

o分布式屋顶光伏电站分布较为分散，传统的运维方式成本高且效率低。在引入逆变器IV诊断功能后，结合大数据和AI算法，能够对各个屋顶的光伏设备进行远程监控和诊断。

o当出现故障时，运维中心可以及时通知当地的运维人员进行处理，减少了设备停机时间，提高了电站的整体效益。

七、逆变器IV诊断功能提升运维效率面临的挑战与解决方案

1.数据准确性挑战

o尽管有稳定算法来降低环境因素的影响，但在实际运行中，仍然可能存在数据不准确的情况，例如传感器故障等原因可能导致采集到的IV曲线数据存在偏差。

o解决方案是采用多重数据校验机制，如对同一设备采用多个传感器采集数据，然后进行对比分析，同时定期对传感器进行校准和维护。

2.模型适应性挑战

o随着光伏电站的运行时间增长，设备可能会出现新的故障类型或者原有的故障模式发生变化，现有的故障识别和诊断模型可能无法适应。

o应对方法是建立模型更新机制，根据新出现的故障数据不断对模型进行训练和更新，使其能够适应新的情况。

八、结论

逆变器IV诊断功能在提升光伏电站运维效率方面具有巨大的潜力。通过其自身的技术优势、与其他技术的融合以及对运维流程的优化，能够显著提高光伏电站的运维效率和发电效益。虽然在实际应用中还面临一些挑战，但通过相应的解决方案可以不断完善其功能，使其在光伏产业的发展中发挥更重要的作用。随着光伏产业的不断发展，逆变器IV诊断功能也将不断创新和发展，为光伏电站的运维提供更高效、更智能的技术支持。